ТМ
Тимур М.
Мужчина, 25 лет
Россия, Москва, UTC+3
Ставка
3 636,36 Р/час
НДС не облагается
Специалист доступен с 31 августа 2025 г.
Добавьте подходящих специалистов в список и оформите заявку для предварительного бронирования времени специалистов. После оформления заявки ваш персональный менеджер организует прохождение всех необходимых проверок с вами и каждым кандидатом из заявки. Специалист привлекается к проекту только после окончательного подтверждения его выхода с вашей стороны.
Подробнее
О специалисте
Специализация
Python разработчик
Грейд
Навыки
Отрасли
Знание языков
Русский — C2
Английский — C1
Главное о специалисте
Telegram: @Meshchenko
Github:
Стек: Python, PostgreSQL, Django Framework, SQL, Git, Docker, Linux, Django, FastAPI, Redis,
RabbitMQ, API, REST, Celery, JavaScript, Backend, ООП, MySQL, Английский язык, REST API, Unit
Testing, CI/CD, SQLAlchemy, Flask, MongoDB, Nginx, asyncio, Kubernetes, Kafka, Clickhouse,
Airflow, Gitlab, Code review, Web scraping, ORM, Pytest, DRF, aiohttp, Atlassian Jira, Elasticsearch,
Kibana, HTML, Docker-compose, NoSQL, Pydantic, CSS3, Github, Bash, Agile, SOLID, AWS, Grafana,
RESTful, Yandex cloud, Confluence, Websockets, python-telegram-bot, Scrum, Ansible, S3, JSON,
Swagger, TDD, Team, httpx, Stripe, Ajax, requests, psycopg2, github-actions, Jinja2, smtplib, JWT,
cron, Motor, Terraform, Prometheus, Zabbix, Alembic, паттерны проектирования, Selenium,
Postman, Channels, jQuery, Async, pip, pep8, Flake8, Argo CD, Vault, Harbor, Rancher, Grafana,
beautifulsoup4, keycloak, .env.
Проекты
(5 лет 10 месяцев)
Циан
Роль
Разработчик
Обязанности
Стек: Python, Django, FastAPI, aiohttp, PostgreSQL, MySQL, MongoDB, ClickHouse, SQL, Docker, Git, Redis, Linux, RabbitMQ, Kafka, SQLALchemy, Kubernetes, Airflow.
• Спроектировал и разработал ипотечный калькулятор с интеграцией банковских API, что упростило процесс подбора условий и увеличило конверсию заявок на ипотеку на 11,5%.
• Спроектировал и реализовал высоконагруженный микросервис для расчёта рекомендованной цены объектов недвижимости, что увеличило конверсию объявлений в отклики на 12,4%.
• Разработал инструмент прогнозирования спроса на недвижимость по районам, благодаря которому команда маркетинга увеличила эффективность рекламы на 21,9%.
• Создал чат поддержки на базе ChatGPT для платформы по поиску недвижимости, что ускорило обработку пользовательских запросов и увеличило выручку компании на 5,76%.
• Разработал интеллектуальную систему рекомендаций объектов недвижимости, увеличив количество целевых откликов пользователей на объявления на 10,24%.
• Спроектировал и реализовал систему сравнения объектов недвижимости, что повысило удобство принятия решений пользователями и увеличило среднее время взаимодействия с платформой на 14,5%.
• Разработал систему агрегации и нормализации данных из более чем 50 источников недвижимости, что улучшило полноту базы данных на 18,8% и повысило точность аналитики рынка.
• Спроектировал и внедрил REST API для внутренних сервисов оценки недвижимости, что сократило время интеграции новых модулей с 3 недель до 4 дней и упростило масштабирование.
• Реализовал асинхронную очередь на базе Kafka для обработки событий обновления объявлений, что снизило задержку публикации до менее 3 секунд при пиковых нагрузках.
• Создал систему автоматического фильтра для объявлений, которая выявляет мошеннические и дублирующие объекты, сократив ручную модерацию на 35,7%.
Отрасль проекта
RnD
Период работы
Июль 2022 - По настоящее время
(3 года 2 месяца)
AppMagic
Роль
Разработчик
Обязанности
Стек: Python, Django, PostgreSQL, Clickhouse, Elasticsearch, Docker, Git, RabbitMQ, Celery, JavaScript.
• Спроектировал и реализовал микросервис расчёта стоимости и оформления подписки, полностью автоматизировав процесс покупки и продления подписки. Это позволило снизить нагрузку на службу поддержки и увеличить выручку компании на 7,37%.
• Спроектировал масштабируемую базу данных в PostgreSQL для хранения аналитики мобильных приложений, что обеспечило высокую скорость выборок и стабильную работу при обработке миллиардов записей.
• Спроектировал и реализовал систему агрегации данных из более чем 20 источников (включая App Store и Google Play), что сократило время обновления аналитики с 3 часов до 17 минут и повысило актуальность данных для пользователей платформы.
• Оптимизировал механизм построения выборки для отчетов, благодаря чему скорость генерации кастомных аналитических графиков увеличилась в 4,2 раза при сохранении точности.
• Спроектировал и внедрил REST API для интеграции с системами клиентов, что позволило крупным пользователям автоматизировать отчётность и повысило удовлетворённость корпоративных клиентов на 12,8%.
• Разработал систему кэширования и предзагрузки популярных метрик по гео и жанрам, что позволило уменьшить среднее время отклика страниц с аналитикой на 63,1% при росте пользовательской базы.
• Создал механизм отслеживания трендов приложений на основе паттернов скачиваний и доходов, благодаря которому команда продукта запустила новую фичу "Trending apps", увеличив вовлечённость пользователей на 18,6%.
• Разработал систему обнаружения аномалий в данных (скачки установок, падения доходов), что позволило вовремя выявлять ошибки сторонних источников и повысило доверие клиентов к точности данных.
Отрасль проекта
RnD
Период работы
Ноябрь 2019 - Июль 2022
(2 года 9 месяцев)
Формат работы
Тип занятости
Фулл-тайм
Формат работы
Офис
Командировки
Готов
Релокация
Не готов
Готов работать на зарубежных проектах
Нет
Образование
Высшее
Учебное заведение
Московский технический университет связи и информатики, Москва
Специальность
Информационные системы и технологии
Завершение учебы
2022 г.
